ジョブサポートでは、直近2年で新卒・若手のOJTを担当した1,004人を対象に「新人エンジニアの生成AI利用実態と指導負担」調査を実施しました。

本記事の結論

・新人エンジニアの約9割が生成AIを活用している

・一方で「エラーを自力で解決できない」という課題が顕在化

・原因の一つが“読解力（リーディングスキル）の不足”

・結果として約80％のOJT担当者の負担が増加している

生成AIの普及により、未経験エンジニアでも一定のアウトプットを出せる環境が整いました。

その一方で、「自走できない」「理解が浅い」といった新たな課題が、多くの企業で顕在化しています。

本記事では、調査データをもとに、生成AI時代の新人エンジニア研修における課題と、その対策について解説します。

調査によると、新人エンジニアの約9割が日常的に生成AIを活用しています。
主な用途は以下の通りです。

・約90%が日常的にAIを使用

主な用途：コード生成／エラー解決／調査

生成AIは、これまで時間のかかっていた作業を大幅に効率化し、学習のハードルを下げる存在となっています。

特に未経験者にとっては、「手を動かすきっかけ」を作る重要なツールと言えるでしょう。

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OJT負担「8割が増加」の実態から考える、
指導コスト増加の背景と自走力育成のヒント

現場では以下のような課題が増えています。

・現場課題を明確に言語化

・エラー内容を読まずAIに投げる

・解決しても再現できない

・表面的な理解で止まる

つまり、解決はできるが理解していない状態です。この状態では、短期的には成果が出ているように見えても、中長期的な成長にはつながりません。結果として、現場配属後に自走できず、OJTに依存するケースが増加します。

この問題の本質は、生成AIそのものではなく、読解力の不足にあります。

具体的には以下のような状態です。

・エラーメッセージを正しく読めない

・公式ドキュメントを理解できない

・前提条件を読み取れない

生成AIはあくまで「回答を提示するツール」です。その回答を理解し、応用できるかどうかは、利用者の読解力に依存します。読解力が不足した状態では、AIの出力は「答え」ではなく「ブラックボックス」になってしまいます。

生成AIは非常に便利ですが、使い方によっては成長を阻害する側面もあります。

主な理由は以下の通りです。

・正解にすぐ辿り着けるため、試行錯誤の機会が減る

・思考プロセスを省略してしまう

・文脈理解を飛ばして結果だけを得る

これにより、「考えれば分かるはずの問題」を考えなくなり、基礎力の定着が遅れます。重要なのは、生成AIを使うことではなく、どのように使うかです。

現場のOJT担当者にも下記の影響を与えています。

・同じような質問が繰り返される

・前提知識の説明から必要になる

・指導に時間がかかる

その結果、本来の業務に割ける時間が減少し、組織全体の生産性低下につながるケースも見られます。

読解力の低さは、新人研修中や配属後にすぐ気づかれる場合はまだ良い方です。問題は、そのまま気づかれずに年数を重ねた場合です。

指示を誤解したまま着手

→一通り完了

→やり直し（手戻り

→ 作業時間が2倍以上に膨らむ

調べても理解できない

→ 上司・先輩に依存する

→ 同じ質問を繰り返す

→ 本人だけでなく周囲の時間も奪われる

「分かりました」と言うが改善しない

→ 何が問題か理解していない

→ 同じミスを繰り返す

→ フィードバックが機能しない

この状態のまま経験を積むと、成長は起きません。

本来の成長プロセスはこうです。

経験 → 学習 → 改善 → 成長

しかし実際にはこうなっています。

経験 → 誤解 → 固定化 → 繰り返し

結果「経験3年」ではなく

「経験1年を3回繰り返している状態」

になります。

これらは一見すると「スキル不足」に見えますが、読解力の問題が厄介なのは、本人が“理解できていないことに気づけない”点にあります

自分の理解のズレに気づく

・自分の行動を客観視する

・他者から指摘を受けて修正する

この力が弱いと、次のような状態になります。

・誤解したまま作業を進める

・指摘されても腹落ちしない

・防衛的になり、認めない

「認めない」のではなく、「認められる状態にない」ということです。

この問題はエンジニア職に限りません。営業・事務・企画など、あらゆる職種に読解力の低い人材が存在する可能性があります。どの職種でも、「なぜ指示が理解されないのか」「なぜ同じミスを繰り返すのか」が各部門で理解されないまま放置されています。

ジョブサポートの研修は個別指導とグループワークを組み合わせたスタイル、動画は使わず「テキストを読んで動く」場面が多く、読解力の低さが表面化しやすい環境です。つまり新人研修の段階が、最も早く現実的に介入できるタイミングと言えます。

読解力を前提にした研修設計

コードを書く前に、「読む力」を鍛える研修設計が重要です。エラーメッセージやドキュメントを正しく理解する訓練を取り入れる必要があります。

AIの使い方（問いの立て方）を教える

単に使わせるのではなく、

・適切な質問の仕方

・回答の検証方法

・理解の深め方

をセットで教えることが重要です。

「理解プロセス」を評価する

アウトプットだけでなく、

・どのように考えたか

・どの情報を参照したか

といったプロセスを評価に組み込むことで、学習の質を高めることができます。

生成AI時代の新人研修に課題を感じている方へ

ジョブサポートは創業時から上記アプローチを基本に指導してるため、調査結果の課題感を解決できます。

実際に、基礎を理解し自力でエラー調査できる新人が配属された場合、約98％のOJT担当者が「負担は減る」と回答しています。

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